以贵州喀斯特地区3种针叶林为研究对象,采用标准样地调查和生物量实测数据,对各生态系统的生物量、碳含量以及碳储量进行研究分析。结果表明:马尾松天然林、马尾松人工林和湿地松人工林生态系统乔木生物量分别为103.46、140.55、164.15 t/hm2;林下植被及死地被物层生物量分别为7.762、6.994、8.622 t/hm2。林木各器官含碳量:马尾松天然林0.4270.530 g C/g、马尾松人工林0.4430.574 g C/g、湿地松人工林0.4440.466g C/g。3种森林生态系统碳储量分

采用样方收获法研究了桂西喀斯特地区黄荆、红背山麻杆、灰毛浆果楝3种典型灌丛的生物量及生产力。结果表明:3种灌丛群落的总生物量分别为15.98、16.04和11.86 t·hm-2,其中木本层、草本层、凋落物层的生物量占群落总生物量的比例为:黄荆群落68.9%、14.1%、17.0%,红背山麻杆群落74.7%、9.3%、16.0%,灰毛浆果楝群落47.0%、28.1%、24.9%;群落地上部分生产力分别为3.64、3.02和2.75 t·hm-2a-1;对群落优势种及灌木层根、干枝、叶、果、地上部分及全株生物量进行回归分析,结果表明各组分生物量与基径(D)的平方乘以树高(H)(D2·H)间存在极...

研究喀斯特地区4种植被恢复模式幼林生态系统碳含量、碳储量及其空间分布特征。结果表明:不同树种同一器官中的碳含量存在差异;同一树种不同器官中的碳含量也不同,除楸树外,3种树地上部分各器官的碳含量普遍高于地下部分(根);不同树种各器官碳含量的变异系数为0.88%～7.02%;林下灌木层、草本层、死地被物层的平均碳含量分别为309.70～461.02,335.44～569.61和307.01～400.88g·kg-1,植被恢复初期,柏木林地、楸树林地土壤有机碳含量分别比对照地提高了56.37%和33.49%,而花椒林地下降了2.09%;不同林地土壤有机碳含量均随土壤深度的增加而逐渐下降;4种林分乔木...

[目的 ]林分水平的生物量模型或数表,是森林资源调查监测的必备计量工具。研建3种针叶林的材积源生物量模型,既是方法学探索,也为生产实践提供参考成果。[方法 ]基于我国3种主要针叶林(落叶松、油松、杉木)的3 000个固定样地的实测数据,分别利用普通回归估计、加权回归估计和分段建模方法,建立了林分水平的材积源生物量模型,并与已发表的相关模型进行了比较。[结果 ]建立的3种针叶林的加权回归生物量模型,其确定系数R2在0.912～0.937之间,平均预估误差MPE在0.93%～1.58%之间,总体相对误差TRE在±2.0%以内,独立样本检验的TRE在±2.6%以内;分段建模生物量模型,其确定系数R2在0.915～0.953之间,平均预估误差MPE在0.81%～1.55%之间,总体相对误差TRE在±0.3%以内,独立样本检验的TRE在±1.3%以内。用本研究数据对已发表的3种针叶林的生物量模型进行适用性检验,其总体相对误差TRE分别达到11.62%、-25.19%和-6.26%,按不同生物量等级的估计误差更大,甚至出现系统偏差,严重超出了允许误差范围。[结论 ]林分每公顷生物量与蓄积量呈线性相关;建立林分生物量模型,应当采用加权回归方法,并保证样本数量足够且结构合理;当一个模型难以准确估计各个等级的生物量时,可以采用分段建模方法。本研究所建3种针叶林的材积源生物量模型,预估精度高,可以在实践中推广应用。

【目的】构建广东省主要森林类型林分生物量和碳储量模型，为省内储量数据的本底摸查、省级与县市级储量数据的有效衔接提供模型支撑；分析树种结构和气候条件对模型的影响和作用机制，为更精细的碳汇监测及森林质量提升提供理论指导。【方法】以广东省12种主要森林类型为研究对象，基于2007、2012和2017年3期森林资源连续清查数据，采用非线性误差变量联立方程组构建各森林类型与蓄积量兼容的地上和地下生物量、地上和地下碳储量模型。以哑变量形式区分树种结构，以再参数化方法建立气候敏感的林分生物量和碳储量模型，评价模型拟合结果，分析气候变量对林分生物量和碳储量的影响。【结果】研究得到各森林类型的蓄积量、地上和地下生物量模型以及地上和地下林分平均含碳系数。1）基于胸高断面积和平均树高的基础模型调整决定系数（R_a~2）为0.947～0.997，总相对误差（TRE）和平均系统误差（MSE）分别在±1.54%和±2.48%范围，均不超±3%。平均预估误差（MPE）为0.30%～3.61%，仅栎树林、相思林部分模型略超3%。平均百分标准误差（MPSE）为3.30%～13.39%，均不超15%。2）基于胸高断面积的简化模型R_a~2为0.876～0.996，除相思林地下生物量模型拟合效果较差外，其余模型的TRE和MSE分别在±3.19%和±2.74%范围，MPE为0.36%～4.70%,MPSE为4.18%～15.61%。基于平均胸径和林分密度的补充模型R_a~2为0.775～0.977，多数在0.9以上，除相思林部分模型拟合效果较差外，其余模型的TRE和MSE分别在±2.28%和±1.83%范围，MPE为1.12%～6.24%,MPSE为5.91%～17.44%。3）区分树种结构的林分模型R_a~2为0.960～0.997,TRE和MSE分别在±1.61%和±2.33%范围，MPE为0.30%～3.41%,MPSE为2.67%～12.92%，多数模型显著优于基础模型。4）建立8种森林类型气候敏感的林分生物量和碳储量模型，R_a~2为0.947～0.998, TRE和MSE分别在±1.86%和±1.96%范围，MPE为0.29%～2.65%, MPSE为3.18%～13.29%，多数模型较基础模型得到显著改进。生物量大多情况下与温度呈负相关，与蒸散量呈负相关或与降水量呈正相关。【结论】所建模型具有较好拟合效果和较高预估精度，实际应用时可根据数据详略和估算范围选择合适模型。温度过高、蒸散过多或降水不足是限制广东省森林生物量和碳储量增长的主要因素。

【目的】探究西南喀斯特地区植被自然恢复演替过程中典型群落的土壤碳氮储量变化特征，为该地区植被恢复与重建提供数据支撑。【方法】采用空间代时间方法，在重庆市中梁山喀斯特槽谷选取弃耕地（弃耕半年）、草地（5～10 a）、灌丛（15～25年）、灌乔林（30～40年）和乔木林（50～60年）作为一个植被自然恢复演替序列，设置固定样地，采集0～10、10～30、30～50、50～70 cm土层土壤样品，测定有机碳（SOC）、全氮（TN）、全磷（TP）、全钾（TK）、铵态氮（NH_4~+-N）、硝态氮（NO_3~--N）含量及碳氮比（C/N）和土壤pH值，估算各演替序列下土壤的碳氮储量，分析在自然恢复演替不同阶段的土壤碳氮含量与储量特征。【结果】植被自然恢复演替显著提高了土壤SOC和TN含量与储量（P <0.05），土壤TN储量与土壤SOC含量显著正相关（P<0.01），与土壤TP含量显著正相关（P<0.001）。

利用样方法和实测法,研究了喀斯特贵阳市区主要森林类型的生物量和碳储量及空间分布特征,估算了贵阳市主要森林类型的总碳储量。结果表明:贵阳市7种主要森林类型乔木层生物量为5.44~105.36 t·hm-2,灌木层为1.29~12.46 t·hm-2,草本层为0.56~9.49 t·hm-2,死地被物层为0.95~9.67 t·hm-2;且乔木层碳储量为3.02~59.84 t·hm-2,灌木层为0.72~6.37 t·hm-2,草本层为0.19~4.32 t·hm-2,死地被物层为0.50~3.90 t·hm-2,土壤层为74.91~122.69 t·hm-2,各层碳储量大小排序为土壤层>植被层...

利用森林资源连续清查的样地数据,基于生物量与蓄积量之间的关系模型,估测岷江上游亚高山暗针叶林地上部分生物量碳密度、碳密度年增长率及其随林龄、海拔和坡向变化的分布规律。结果表明:岷江上游暗针叶林的成熟林、过熟林生物量碳密度较高,中龄林、幼龄林生物量碳密度较低,成熟林、过熟林生物量碳密度高于全国平均水平,而中龄林和近熟林低于全国平均水平,幼龄林与全国平均水平相近;中龄林生物量碳密度年增长率最大,为1.3%,其次为过熟林,生物量碳密度年增长率为0.8%,幼龄林生物量碳密度年增长率最小,为0.7%;海拔3600~3800m处生物量碳密度最大,明显高于其他海拔区段;海拔3000~3400m处生物量碳密度...

以木兰林管局16～54年生白桦天然次生林为研究材料,通过对12块标准地的生物量与碳密度进行研究,建立了白桦次生林幂函数形式的生物量转换模型,并利用模型进行计算。结果表明:白桦次生林林木层平均碳密度为37.3263t/hm2,土壤层为144.3060t/hm2,地被层为5.4435t/hm2,林分平均碳密度为187.0760t/hm2;木兰林管局白桦次生林生物现存总量为137.58687万t,碳储量为296.18239万t。

以望城区2013年森林资源二类调查的数据为基础,运用生物量与蓄积量之间关系的生物量转换因子连续函数模型对望城区主要树种的生物量、碳储量、碳汇价值进行计算。结果表明:望城区的主要树种有马尾松、杉木、国外松、阔叶树,其中阔叶树是乔木树种的主体,面积占乔木林总面积的56.11%;幼中龄林占优势地位,其面积占到了全区林分总面积的93.47%;主要树种的生物量为1 362.59×103 t,碳储量为688.056×103 t,平均生物量为61.198 t/hm2,碳密度为30.898 t/hm2,碳密度低于全国和世界的平均水平,说明望城区还有着巨大的碳汇潜力。

在缺苞箭竹-紫果云杉原始林下选取5个密度的缺苞箭竹,研究密度对缺苞箭竹生物量、C及养分贮量分配的影响。结果表明:在一个生长季中,缺苞箭竹生物量、净生产量、平均单株生物量、植物及土壤的C、养分贮量在(80±5~260±9)株.m-2密度范围内随密度的增大而增大,在高密度(310±15)株.m-2时有所降低,210~260株.m-2是缺苞箭竹最适密度范围。各密度缺苞箭竹养分元素贮量排序总体上均为K>N>Ca>P>Mg。在密度较低时,地下部分C及养分贮量分配比例相对较高,有利于其占据土壤空间资源,而随密度的增高,地上部分比例增高,有利于其占据地上空间资源,反映了缺苞箭竹随密度变化的克隆生长生态适应对...

利用2010—2011年在浙江省中部地区调查的517块公益林固定小班监测数据,推算不同群落类型生物量,估算公益林植被碳储量与碳密度,并建立碳密度模型。结果表明:浙江中部地区公益林的生物量为99.30t·hm-2,现存总生物量16430.40万t,植被碳密度平均为49.59tC·hm-2,总碳储量为8205.59万tC;浙江中部地区公益林植被碳密度受林龄与林分密度的影响显著,基于林龄、林分密度两因子拟合了公益林植被碳密度预测模型Cb=aA+bD+c,为提高公益林固碳能力的经营管理提供科学依据。

[目的 ]建立林分生物量模型,分析不同因子对林分生物量的影响,为区域尺度生物量的估算提供模型和依据。[方法 ]以东北和华北地区7个省份的落叶松人工林为研究对象,利用第8次一类清查固定样地数据,采用普通最小二乘方法和稳健回归方法建立林分生物量模型。采用主成分分析和相关分析法筛选气候变量,建立气候敏感的林分生物量模型(包括地上生物量A_(GB)和总生物量T_(GB))。使用决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)评价模型。将各因子的解释率分解为独立解释和共变部分,量化不同因子的解释率。[结果 ](1)最优基础模型形式为变量直接引入,最优A_(GB)和T_(GB)模型R~2分别为0.967、0.953,地上部分的大于总量。普通最小二乘回归和稳健回归结果类似,稳健回归稍优于普通最小二乘回归,基于稳健回归的最优A_(GB)模型的RMSE、rRMSE要比对应的普通最小二乘回归模型分别低0.046 t·hm~(-2)、0.085%,对于T_(GB)则分别低0.059 t·hm~(-2)、0.081%。(2)A_(GB)和T_(GB)与湿热指数(AHM)相关系数较大,分别为-0.350和-0.363,气候敏感的林分生物量模型进一步提升了的模型预测效果,A_(GB)的R~2提高了0.41%,而RMSE和r RMSE降低了6.85%;T_(GB)的R~2提高了0.63%,误差统计量降低了6.79%。(3)A_(GB)和T_(GB)的林分因子独立解释分别为87.37%、82.32%,气候因子独立解释分别为0.40%、0.60%,共变部分分别为9.33%、9.98%,林分因子的解释率远大于气候因子,共变部分较大。[结论 ]当林分生物量模型的建模数据质量较高时,稳健回归和普通最小二乘回归建立的模型差异不大,但气候因子对林分生物量具有显著影响,需要建立气候敏感的林分生物量模型进行生物量估计。

[目的 ]建立林分生物量模型,分析不同因子对林分生物量的影响,为区域尺度生物量的估算提供模型和依据。[方法 ]以东北和华北地区7个省份的落叶松人工林为研究对象,利用第8次一类清查固定样地数据,采用普通最小二乘方法和稳健回归方法建立林分生物量模型。采用主成分分析和相关分析法筛选气候变量,建立气候敏感的林分生物量模型(包括地上生物量A_(GB)和总生物量T_(GB))。使用决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)评价模型。将各因子的解释率分解为独立解释和共变部分,量化不同因子的解释率。[结果 ](1)最优基础模型形式为变量直接引入,最优A_(GB)和T_(GB)模型R~2分别为0.967、0.953,地上部分的大于总量。普通最小二乘回归和稳健回归结果类似,稳健回归稍优于普通最小二乘回归,基于稳健回归的最优A_(GB)模型的RMSE、rRMSE要比对应的普通最小二乘回归模型分别低0.046 t·hm~(-2)、0.085%,对于T_(GB)则分别低0.059 t·hm~(-2)、0.081%。(2)A_(GB)和T_(GB)与湿热指数(AHM)相关系数较大,分别为-0.350和-0.363,气候敏感的林分生物量模型进一步提升了的模型预测效果,A_(GB)的R~2提高了0.41%,而RMSE和r RMSE降低了6.85%;T_(GB)的R~2提高了0.63%,误差统计量降低了6.79%。(3)A_(GB)和T_(GB)的林分因子独立解释分别为87.37%、82.32%,气候因子独立解释分别为0.40%、0.60%,共变部分分别为9.33%、9.98%,林分因子的解释率远大于气候因子,共变部分较大。[结论 ]当林分生物量模型的建模数据质量较高时,稳健回归和普通最小二乘回归建立的模型差异不大,但气候因子对林分生物量具有显著影响,需要建立气候敏感的林分生物量模型进行生物量估计。